Question

Map-Reduce 是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。

MongoDB 提供的 Map-Reduce 非常灵活，对于大规模数据分析也相当实用。

MapReduce 命令

以下是 MapReduce 的基本语法：

>db.collection.mapReduce(
   function() {emit(key,value);},  //map 函数
   function(key,values) {return reduceFunction},   //reduce 函数
   {
      out: collection,
      query: document,
      sort: document,
      limit: number
   }
)

使用 MapReduce 要实现两个函数 Map 函数和 Reduce 函数,Map 函数调用 emit(key, value), 遍历 collection 中所有的记录，将 key 与 value 传递给 Reduce 函数进行处理。

Map 函数必须调用 emit(key, value) 返回键值对。

参数说明:

• map ：映射函数 (生成键值对序列，作为 reduce 函数参数)。
• reduce 统计函数，reduce 函数的任务就是将 key-values 变成 key-value，也就是把 values 数组变成一个单一的值 value。。
• out 统计结果存放集合 (不指定则使用临时集合，在客户端断开后自动删除)。
• query 一个筛选条件，只有满足条件的文档才会调用 map 函数。（query。limit，sort 可以随意组合）
• sort 和 limit 结合的 sort 排序参数（也是在发往 map 函数前给文档排序），可以优化分组机制
• limit 发往 map 函数的文档数量的上限（要是没有 limit，单独使用 sort 的用处不大）

使用 MapReduce

考虑以下文档结构存储用户的文章，文档存储了用户的 user_name 和文章的 status 字段：

{
   "post_text": "w3cschool.cc 菜鸟教程，最全的技术文档。",
   "user_name": "mark",
   "status":"active"
}

现在，我们将在 posts 集合中使用 mapReduce 函数来选取已发布的文章，并通过 user_name 分组，计算每个用户的文章数：

>db.posts.mapReduce( 
   function() { emit(this.user_id,1); }, 
   function(key, values) {return Array.sum(values)}, 
      {  
         query:{status:"active"},  
         out:"post_total" 
      }
)

以上 mapReduce 输出结果为：

{
   "result" : "post_total",
   "timeMillis" : 9,
   "counts" : {
      "input" : 4,
      "emit" : 4,
      "reduce" : 2,
      "output" : 2
   },
   "ok" : 1,
}

结果表明，共有 4 个符合查询条件（status:"active"）的文档， 在 map 函数中生成了 4 个键值对文档，最后使用 reduce 函数将相同的键值分为两组。

具体参数说明：

• result：储存结果的 collection 的名字，这是个临时集合，MapReduce 的连接关闭后自动就被删除了。
• timeMillis：执行花费的时间，毫秒为单位
• input：满足条件被发送到 map 函数的文档个数
• emit：在 map 函数中 emit 被调用的次数，也就是所有集合中的数据总量
• ouput：结果集合中的文档个数 （count 对调试非常有帮助）
• ok：是否成功，成功为 1
• err：如果失败，这里可以有失败原因，不过从经验上来看，原因比较模糊，作用不大

使用 find 操作符来查看 mapReduce 的查询结果：

>db.posts.mapReduce( 
   function() { emit(this.user_id,1); }, 
   function(key, values) {return Array.sum(values)}, 
      {  
         query:{status:"active"},  
         out:"post_total" 
      }
).find()

以上查询显示如下结果，两个用户 tom 和 mark 有两个发布的文章:

{ "_id" : "tom", "value" : 2 }
{ "_id" : "mark", "value" : 2 }

用类似的方式，MapReduce 可以被用来构建大型复杂的聚合查询。

Map 函数和 Reduce 函数可以使用 JavaScript 来实现，是的 MapReduce 的使用非常灵活和强大。